Прогнозна аналітика та хмари

За прогнозами Fortune, глобальний ринок предиктивної аналітики, який на початок 2024 року оцінюється в 18,02 млрд доларів, до 2032 року досягне вражаючих 95,3 млрд доларів. Це зростання пов’язане з активним інтересом до рішень на основі АІ, інтеграцією прогнозної аналітики в усі сфери економіки та активним впровадженням технологій IoT.

 

Нагадаю, прогнозна (або предиктивна) аналітика - це потужний інструмент, що дозволяє передбачати майбутні події на основі історичних даних. І зараз завдяки розвитку штучного інтелекту, машинного навчання та статистичних методів, компанії можуть виявляти закономірності та формувати сценарії розвитку подій з високою точністю.

 

Процес прогнозування включає кілька важливих етапів. Спочатку необхідно визначити задачу та сформулювати вимоги до результатів прогнозування. Наприклад, це може бути оцінка ймовірності неповернення кредиту або визначення розмірів складських запасів перед великими розпродажами. Далі, на етапі підготовки даних, здійснюється збір та систематизація як історичних, так і поточних даних. Це може включати дані, зібрані протягом кількох років, а також ті, що постійно генеруються в результаті взаємодії з клієнтами. Наступним кроком є попередня обробка даних, де проводиться очищення від аномалій і помилок, що знижує ймовірність неточностей у прогнозах. 

 

Після означених підготовчих етапів вибирається відповідна модель для розробки прогностичних рішень. Це може бути машинне навчання, регресійна модель або дерево рішень. І фінальним етапом є перевірка результатів, коли тестується точність моделі та вносяться корективи, поки результати не стануть прийнятними.

 

Також слід вказати, що серед основних методів прогнозної аналітики виділяються дерева рішень, регресивний аналіз і машинне навчання. Дерева рішень допомагають візуалізувати та аналізувати можливі варіанти розвитку подій, дозволяючи оцінити ризики та можливості. Регресивний аналіз дає змогу виявити закономірності між змінними та оцінити їхній вплив, наприклад, на обсяги продажу. Машинне навчання, особливо нейронні мережі, є оптимальним вибором для складного моделювання, дозволяючи автоматизувати процеси аналізу та створювати точні прогнози на основі великих обсягів даних.

 

Спільне використання предиктивної аналітики та хмарних технологій дозволяє швидко та ефективно обробляти великі обсяги даних, використовуючи найсучасніші методи прогнозування. Крім того, завдяки хмарі (а саме доступності віртуальних інфраструктур) прогнозна аналітика стає більш доступною для компаній, які раніше не використовували її через відсутність компетенцій та відповідної IT-інфраструктури. 

 

У хмарі можна досить швидко розгорнути платформу для прогнозної аналітики й легко масштабувати її, якщо через час потреби зміняться: збільшиться обсяг даних, з’являться нові цілі тощо. По суті, хмарні технології вже стали game-changer для прогнозної аналітики — тим, що дуже змінило все, що пов’язане із прийняттям рішень на основі даних.

 

У завершенні важливо зазначити, що прогнозна аналітика відкриває нові горизонти для бізнесу, дозволяючи не тільки передбачати майбутні події, але й адаптувати стратегії для досягнення максимальних результатів. З розвитком технологій, таких як АІ та IoT, прогностична аналітика стане ще більш доступною та ефективною, роблячи її невід’ємною частиною сучасного бізнесу.